隨著全球定位技術(shù)和無線通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,通過移動終端獲取大量軌跡數(shù)據(jù)成為可能。然而,軌跡數(shù)據(jù)存在規(guī)模大、質(zhì)量低、采樣率不同等問題,這直接影響了軌跡數(shù)據(jù)的挖掘效果和計算效率。學(xué)術(shù)界為了應(yīng)對這些問題,在軌跡數(shù)據(jù)管理方面開展了大量研究工作。其中,軌跡的相似性查詢問題是近年來學(xué)術(shù)界的研究熱點之一。該研究主要包含兩個核心問題:軌跡的相似性度量方法和相應(yīng)的查詢算法。前者決定查詢結(jié)果的相似性效果,后者決定相似性查詢的計算效率。本文以時空軌跡和語義軌跡作為對象,分別研究這兩種軌跡的相似性查詢方法,并取得了如下成果。1.提出了針對采樣點分布不均的時空軌跡相似性查詢算法。大部分的時空軌跡相似性度量方法對采樣點的分布較為敏感。由于移動對象的運動速度無法保持恒定,可能引起軌跡的采樣點分布不均。相對于采樣點稀疏的軌跡段,密集軌跡段的相似性度量在最終度量結(jié)果中的比重會被夸大,這將影響時空軌跡相似性查詢的最終結(jié)果。為了應(yīng)對此問題,提出基于相似子軌跡計算相似度的時空軌跡相似性查詢算法,不再以軌跡點為主體計算時空軌跡的相似度。此外,本文采用“過濾-驗證”的計算框架提升時空軌跡的查詢效率。過濾階段利用相似子軌跡中相似軌... 

【文章來源】：南京師范大學(xué)江蘇省211工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１軌跡中的噪聲數(shù)據(jù)Ｍ??（１）中值或均值濾波??

噪聲點很容易發(fā)現(xiàn)。然后基于噪聲點再次探測距離閾值之內(nèi)的鄰近軌跡點是否為??異常點。雖然該方法能夠處理初始誤差問題和數(shù)據(jù)稀疏問題，但是速度閾值和距??閾值的設(shè)置仍然基于啟發(fā)式算法。??２．停留點檢測??軌跡中各個軌跡點的重要程度通常是不相同的。有些軌跡點描述了人們停留??的位置，例如商場、景區(qū)和汽車加油的加油站。這類點被稱為“停留點”。停留??點主要分為兩類，一類是用戶在一段時間內(nèi)停留在一個位置上，保持靜止，如圖??２－２⑻中的“ＳｔａｙＰｏｉｎｔ?１”所示。這類情況非常稀少，由于ＧＰＳ等定位設(shè)備的精??確性有限，同一個定位設(shè)備在同一個位置的不同時刻往往會有不同的位置信息。??二類停留點在軌跡中較為常見，通常會在一個區(qū)域內(nèi)部移動或圍繞某個區(qū)域移??動，如圖２－２（ａ）中的“ＳｔａｙＰ〇ｉｎｔ２”所示，圖２－２（ｂ）和（ｃ）也屬于第二類停留點。??以通過計算連續(xù)軌跡點的空間距離和時間間隔進行判斷，具體方法可在文獻??［５１］中查找。找出停留點之后，可以將軌跡轉(zhuǎn)化為帶有時間標(biāo)記的停留點序列，??通過分析停留的信息，可用于各種應(yīng)用，例如旅行路線推薦、目標(biāo)地點預(yù)測、出??車推薦和估計汽油消費等。此外，在一些其他應(yīng)用中則需要將停留點去除，例??如計算路徑行駛時間和行駛方向的智能推薦。??ｉｎ１ａｒｋ

在城市路口處車速放緩，因而軌跡采樣點較密：在高速路段，由于車速較快，因??而采樣點較疏。采樣點的密度不均會影響軌跡相似性度量（Ｅｕｃｌｉｄ＿，ＬＣＳＳ［２４＇Ｍ］，??ＤＴＷ［６３］，ＥＤＲ［氣ＥＲＰ［６６＾）的結(jié)果。如圖３－１所示，有三組相同的軌跡，第①??組的軌跡采樣點分布比較均勻。然后，在第②組和第③組的灰色區(qū)域中采樣點分??布比較密集。以ＬＣＳＳ算法為例，距離接近的匹配點為相似點，第②組軌跡中相??似點在整體中占比高于第①組，結(jié)果是第②組軌跡的相似程度高于第①組軌跡；??而第③組中相似點在整體中占比低于第①組，結(jié)果是第③組軌跡的相似程度低于??第①組軌跡，其實三組軌跡都相同，只是采樣點的分布情況不同。于是，可以發(fā)??現(xiàn)采樣點分布不均會對相似性度量產(chǎn)生影響。所以，本章節(jié)將討論一種針對采樣??點非均勻分布的時空軌跡相似性查詢算法。該查詢算法的研究主要包含相似性度??量方法和查詢算法兩部分內(nèi)容，前者決定查詢效果，后者決定查詢效率。相似性??度量方法是核心

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3627002